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计算统计包含求解非线性方程组的牛顿方法、传统的随机模拟方法等， 又全面地介绍了近些年来发展起来的某些新方法， 如模拟退火算法、基因算法、EM算法、MCMC方法、Bootstrap方法等。最后还提供了各种难度的习题。随着计算机的快速发展， 数理统计中许多涉及大计算量的有效方法也得到了广泛应用与迅猛发展， 可以说， 计算统计已是统计中一个很重要的研究方向。
Multi-Dimensional Wasserstein Distance Implementation in Scipy
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Amortized variational transdimensional inference
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Testing-driven Variable Selection in Bayesian Modal Regression
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Self-Normalized Quantile Empirical Saddlepoint Approximation
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Revisiting Inference for ARMA Models: Improved Fits and Superior Confidence Intervals
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MECfda: An R Package for Bias Correction Due to Measurement Error in Functional and Scalar Covariates in Scalar-on-Function Regression Models
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Proximal Hamiltonian Monte Carlo
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Clustering by Denoising: Latent plug-and-play diffusion for single-cell data
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Robust Iterative Learning Hidden Quantum Markov Models
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Fast Non-Log-Concave Sampling under Nonconvex Equality and Inequality Constraints with Landing
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参考链接
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